queue库提供了一个适用于多线程编程的先进先出（FIFO）数据结构,可以用来在生产者与消费者线程之间安全地传递消息或其他数据,它会为调用者处理锁定,使多个线程可以安全而更容易地处理同一个Queue实例.Queue的大小可能受限,以限制内存使用或处理,需要的朋友可以参考下
一、基本用法
Queue类实现了一个基本的先进先出容器。使用put()将元素增加到这个序列的一端，使用get()从另一端删除。具体代码如下所示：
<p style="color:transparent">来源gao!%daima.com搞$代*!码网</p>import queue q = queue.Queue() for i in range(1, 10): q.put(i) while not q.empty(): print(q.get(), end=" ")
运行之后，效果如下：
这里我们依次添加1到10到队列中，因为先进先出，所以出来的顺序也与添加的顺序相同。
二、LIFO队列
既然有先进先出队列queue，那么数据结构中肯定也有后进先出的队列。后进先出的队列为：LifoQueue，示例如下：
import queue q = queue.LifoQueue() for i in range(1, 10): q.put(i) while not q.empty(): print(q.get(), end=" ")
运行之后，效果如下：
三、优先队列
在操作系统中，我们常常会根据优先级来处理任务，比如系统的优先级最高，我们肯定优先处理系统任务，然后才处理用户的任务。同样，queue库给我们提供了PriorityQueue来处理优先级的队列。
示例如下：
import queue import threading class Job: def __init__(self, priority, desc): self.priority = priority self.desc = desc print("New Job:", desc) return def __eq__(self, other): try: return self.priority == other.priority except AttributeError: return NotImplemented def __lt__(self, other): try: return self.priority > other.priority except AttributeError: return NotImplemented def process_Job(q): while True: next_job = q.get() print(next_job.desc) q.task_done() q = queue.PriorityQueue() q.put(Job(5, "Five Job")) q.put(Job(15, "Fifteen Job")) q.put(Job(1, "One Job")) workers = [ threading.Thread(target=process_Job, args=(q,)), threading.Thread(target=process_Job, args=(q,)), ] for work in workers: work.setDaemon(True) work.start() q.join()
运行之后，效果如下：
这里，我们默认数值越大优先级越高，可以看到15先执行，然后再是5，1任务。这个例子展现了有多个线程在处理任务时，要根据get()时队列中元素的优先级来处理。
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